人事お役立ち

「あの従業員、3か月以内に辞めそう……」ビッグデータで離職時期を予想、人事管理に役立てる

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ビッグデータという言葉を耳にすることが増えてきました。人事の分野でビッグデータを活用している企業はまだ少数ですが、既に導入した企業の事例から、さまざまなメリットがわかってきています。

特に注目したいのが、次の3つのメリットです。

1. 離職率を下げる
2. 求職者についての理解を深める
3. より効果の高いトレーニングプログラムが組める
この3点について、具体的な事例と調査データをまじえながら解説します。

メリット1:離職率を下げる

従業員の離職は、生産性の低下、それによる収入減、代替従業員の採用にかかるコスト増などのデメリットを引き起こす原因になります。ビッグデータを利用すれば、どの従業員がどんなタイミングで辞める可能性が高いのかを予測することが可能です。

ゼロックス社(本社:アメリカ・コネチカット州)では、ビッグデータを利用した分析によって、コールセンターの離職率を20%下げることができました。この分析方法を導入する前、同社がコールセンターのスタッフを採用する際に重視していたのは「コールセンターで働いた経験がある」という点だったそう。ところが、データ分析をしてみると、離職時期に大きく関わるのは「性格」だということがわかりました。また、同分析では、クリエイティブな性格のスタッフは長続きする傾向にあるということも明らかになっています。

また、アメリカの大手金融機関「ウェルズ・ファーゴ」では、データ分析の結果、会計の学位を持っている窓口業務担当者は業績がよい反面、離職するのが早い傾向にあるということがわかったそうです。

このようなビッグデータの分析結果を採用時に活用すれば、長続きしそうな人材を選ぶのに役立ちます。

メリット2:応募者についての理解を深める

時間的な制約のあるなかで、応募者一人ひとりの能力や資質、性格などを十分に理解するのは難しいもの。ビッグデータを利用すれば、面接や提出された履歴書からは得られない、応募者の側面が見えてきます。

例えば、ソーシャル・ネットワーク・メディアに表示しているプロフィール、転職データーベースの利用、そのほかインターネット上の活動、政治的な関心、喫煙者かどうかなどの情報。大量の求職者について、このようなデータを人手で収集するのは、ほとんど不可能といってよいでしょう。もしくは、できたとしても膨大な時間がかかります。

ビッグデータを利用すれば、より多くの情報を迅速に収集し、客観的な分析が可能です。それによって応募者のより深い人物像が提示され、採用時の判断基準として役立ちます。

メリット3:より効果の高いトレーニングプログラムが組める

従業員教育・トレーニングに必要なコストは、企業にとって少なからぬ負担です。アメリカ人材開発協会の調査によると、従業員ひとりあたりの教育・トレーニング費用は平均1,208ドル。大手企業になると、ひとりのカスタマー・サービス・スタッフを育てるために5,000ドルもの費用をかける場合もあります。

ところが、それだけの投資に見合った効果があがっているのかを検証している企業は意外にも少ないのです。どの従業員が、どのトレーニングを、どのタイミングで受講したか、トレーニングで得られたものが実務に活かされているか、などのビッグデータを分析すれば、効果の高いトレーニングプログラムが組めるでしょう。

こうした流れを受けて、人事に関するビッグデータの分析ソフトやプラットフォームも登場してきており、Ultimate Software、Salesforce、Tidemark、Workdayといった企業が既に販売を開始しています。この種の分析ツールは、簡単にいうと、Amazonが「おすすめ商品」を提示するようなイメージです。Amazonが、顧客の購買歴などの情報に基づいて「おすすめ商品」を提示するように、人事のビッグデータ分析ソフトは、従業員のさまざまなデータに基づいて「辞めそうな時期」を提示します。ソフトによっては、賃金アップ、昇進など「こうすれば、離職を避けられるかもしれません」というアイデアを示してくれるものもあるようです。

さまざまなメリットをもたらすビッグデータ。今後、採用や教育、人事管理において、急速に利用が拡大していくことが予想されます。

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